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为什么AI智能调价将会成为一种趋势？

劳伦斯杨杨

亚马逊的广告之路上，杨杨陪你走一段

307

2024-01-11 08:01

307

劳伦斯杨杨

亚马逊的广告之路上，杨杨陪你走一段

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手动调价存在的硬伤

我们日常开广告需要的其实不是曝光量而是点击量（个别类型广告除外），因为只有发生了点击，才能说明我们成功地把“流量引进”到了我们的产品详情页上，“引流”才是广告最大的价值。

为了扩大流量我们不得不提高竞价从而把广告展示在一个比较靠前的位置，因为靠前的位置才有足够多的曝光量，进而增加点击。

但由于客户需求多样，市场动态变化以及本身产品竞争力等因素，我们经常会不可控地把广告展示给了不适合自己的位置，例如我们在产品各项指标竞争力还不强的时候把广告展示在了Top位，而Top位置的CPC成本都很高，需要有足够高的转化率和销售价才能对冲消除高成本的影响。

所以如果在不合适的阶段把不合适的产品展示在了不合适的位置，不仅增加了流量成本，也影响了广告最终的效果。这对消费者、卖家和平台方来说是一个三输的局面：

站在买家角度：我搜索出来的产品要么太贵，要么款式不喜欢，总之都是我不想要的，浪费时间，影响购物体验，差评！

站在卖家角度：我烧了那么多广告费，广告却没有带来相应的转化，ACoS也上天了，差评！

站在平台角度：头部的广告位那么值钱，结果你的产品不受欢迎点击率又那么低，但CPC广告是通过点击付费的，我还没法找你收钱，极大的影响了我的广告收入唉，股价又要跌了，差评！

在什么时候要给出什么样的竞价才是比较合适的呢？

要解决这个问题，我们先要理解影响客户需求的准确度（影响流量准确度）要考虑哪些因素：美国有上万个城市，横跨6个时区，每周有7天，每天还分白天和黑夜，客户还要分之前有没有看过你产品的，或买过你产品的，还要考虑客户用的是iOS还是安卓，用的电脑手机还是平板......

光上面这些因素排列组合下来就得有上千万种情况吧，就这我还没提到客户搜什么词呢。

简单来说，客户的需求越精准，产品的转化越高，我们能承受的CPC上限也会相应提高，而上面的因素也区分出了不同的客户人群，都会影响需求的精准度，如果还不理解，就想想即使不同的客户搜同一个词，加州的富人和新墨西哥州的穷人他们的需求难道会是一样的吗？

所以，对我们卖家来说，决定在什么时候出一个什么样的价格很重要，但真实情况太复杂了，不可能针对每次展示单独出价，那能不能让系统在客户不想要我们的产品时，降低出价，想要产品的时候，再提高出价呢？这就是亚马逊推出动态竞价的原因。

但动态竞价（升高或降低&只降低）是存在硬伤的，那就是完全以转化率为目标去优化，转化率是销售的过程值却不是结果值，虽然能改善流量转化效率，但由于忽视了流量成本这个因素，所以经常会出现转化率和ACoS齐飞的情况。转化率是上去了，最终核算成本，反而广告亏的更多了，最后客户买到了心仪的产品，亚马逊赚足了广告费，只留卖家默默空流泪。

而AI智能竞价完美补足了这个缺陷，我们只需要设置预算和把控最终的RoAS目标，不用再为每次出价多少而操心了，不用担心广泛匹配和自动广告匹配出了什么不相关的长尾词，更不用半夜爬起来对广告进行所谓的分时调价了（尽管我一直对分时调价的效果存疑），毕竟手动调价调的再准也比不上AI系统。

AI智能竞价模式将极大的提高亚马逊从业者广告投放效果的下限，而专门从事广告投放的人员们也不用再陷入每天调价0.05这样的琐事中，节省下来的时间精力可以更多地用于思考广告策略和研究产品。

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AI智能调价的底层逻辑

想用好一个功能，最好的办法就是先弄清它的底层逻辑。

AI智能调价中卖家最常用的目标是优化RoAS，就以此为例子，我们先根据RoAS的计算公式分解出背后的影响因素。

RoAS=Ad Sales/Ad Cost=（曝光*点击率*转化率*客单价）/（曝光*点击率*CPC）

所以AI在每次为广告展示实时出价时会考虑三个因素：

我们设置的RoAS目标
预测每次点击的转化价值
预测转化率

RoAS目标不用解释，那什么是“预测每次点击的转化价值”和“预测转化率”？

“预测每次点击的转化价值”其实就是客单价，但这个客单价不仅仅是指我们开广告的产品客单价，还包括客户通过广告购买的同店铺其他产品的客单价，在AI智能调价的广告逻辑中，这也会算进该广告的销售额中，因为每次出单带来的销售额可能不同，所以预测的每次点击的转化价值也就存在差异，这也是一个调价系统要考虑的动态值。

“预测转化率”就是由于每次客户搜索时的时间、关键词、广告的展示位置等因素会使每次点击的转化率存在差异，所以这也是一个动态变化的值。

简而言之，在RoAS目标确定的前提下，如果AI系统判定每次点击转化的价值（客单价）和预测的转化率越高，就会出更高的竞价，反之，就会出更低的竞价。

系统每次出价都会和预测的转化价值与预测的转化率相匹配，如果预测的准，出价又合适，最终的广告效果自然就会符合预期，怎么才能让系统预测的更准些呢，那就需要给系统“投喂”大量的数据。

在实际操作中AI调价广告将会分为两个阶段：

第一阶段：积累数据（下文用一阶表示）

一阶中我们需要在限定的时间内尽可能产生大量的转化数据，我们应该在保证预算不超但充分使用的情况下，尽可能产生更多单量，这就要求我们想尽办法提高产品的转化率，至少价格、评价、产品描述、A+这些内容不能存在硬伤，在一阶中得到的转化数量越多，我们给系统投喂的可参考的数据就越多，在接下来的人工智能的学习中，数据波动就会越小，广告效果就出来的越快。

下面是谷歌广告的说明，我们可以做个参考

第二阶段：AI系统托管（下文用二阶表示）

在积累了足够多的转化数据后，系统将会自动进入二阶

就拿Adspert这个工具举个例子：

这里可以设三个选项RoAS目标、每天的成本和最高出价，每天的成本就是我们设置的预算上限，设置完成后剩下的就交给系统就好了。（Adspert中可选的优化目标很多，这里只选了卖家们最常用的目标进行展示）

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使用AI智能调价的常见问题

1. 目标RoAS我直接设置一个很高的值就行吗？

RoAS目标应该合理，这个我们可以参考过去30天的数据，适当的收紧限制是没问题的，例如之前RoAS平均水平是5，你设置6或者7或者一点点观察效果提高都是OK的，但如果太贪心，直接设置个100（ACoS=1%），最终的结果一定是跑不出什么数据，可能连曝光都没有。

这就跟我们去找对象一样，你对另一半要求越高，合适的人就越少，如果真按照你的十几二十个标准一个个筛选下来，可能全中国也没有几个合适的。

所以要记住，广告效果和广告的量一定是一个天平的两端，我们要做的不是走极端，而是要寻找一个合适的点。

2. Adspert AI调价系统用了几天效果很差，ACoS很高怎么办？

到了二阶之后剩下的工作基本就交给系统自己去跑了，系统就会根据过去30天产生的成交数据去进行人工智能的学习，人工智能的学习是需要一段时间的，可别刚跑了两天效果不好就直接关了，在此之前我们可以通过限制预算的方式来降低风险。

3. 使用AdspertAI智能调价后广告效果一定会很好吗？

我先问大家一个问题，同样是骑赤兔马，你能打得过吕布吗？

有了AI智能竞价我们以后或许不用再辛苦的半夜爬起来调价了（虽然我一直也不认可分时调价），也不用担心由于过度调价影响广告效果所以只能每次0.05的去调价，真的省了很多精力。

但如果想指望使用软件广告的效果就能一飞冲天，我劝你还是早点打消这个念头，广告的底层逻辑没有变，产品依旧是核心，重点指标还是CTR和CVR，一开始的关键词调研和后期的关键词否定该怎么做还得怎么做（除非是使用全托管模式）。但从长期来看，有了大量数据的投喂，广告的表现一定会越来越稳定。

工具能做到的，人也能做到（前提是有合适的人），但可能由于人工的低效中间会产生额外的成本，而使用合适的工具就能极大的减少这部分成本。

4. 广告AI调价工具的流行会不会取代广告投放师这一职业？

身为专门吃这碗饭的人相信我对这个问题是比较有发言权的，也和同行们交流过这个问题，很多人也确实存在这样的顾虑，毕竟现在的AI工具抢了很多职场人的饭碗，未来会不会轮到自己谁也说不准。

但实际上，AI工具取代的更多的是低价值且重复性高的工作，将一些繁琐且价值低的操作，例如调价，交给AI工具去智能化调整是未来的一个趋势。

但是广告优化师≠广告调价师，AI系统无法确定你的产品优势，无法确定广告什么时开，什么时候关，用什么样的广告策略和预算，应该投放给哪些人群，无法实时的根据公司的业务目标去调整广告目标，更无法代替你去向老板汇报，这个广告好，好在哪里，不好是因为什么问题。而这些都是广告优化师的价值，是AI系统无法替代的。

最后在这里再次向大家推荐下知名的广告AI调价工具Adspert。它是一款广告全自动化 AI 工具，是谷歌、微软、亚马逊等公司广告的官方合作伙伴。

Adspert成立这14年来就只专注一件事：研究并完善竞价优化算法。通过估算每个关键字、产品、受众、展示位置或产品组的成本和收入，来实现广告成本收益曲线的最优解。他们的算法团队非常强大，之前都是做股票的量化交易模型的，实力毋庸置疑。

Adspert AI智能调价工具是如何收费的呢？

广告月销售额6000欧元以下是99欧元/月（Adspert是德国公司，总部在柏林）

月销售额6000-90000欧元是按照广告销售额的1.75%收费。

1.75%这个费率真的很诱人啊，这意味着：如果我们的广告做的不是很好，只要Adspert帮我们把ACoS在原来的基础上降低了1.75%，这个工具就可以说是在白嫖了，如果能更低，这部分就是额外省下的钱。

此外，我们也不必将店铺中所有的广告活动都接入系统，可以只选择个别产品的广告来试用效果，这样我们完全可以将店铺重要的产品自己负责，而一些捎带着卖的产品交给AI工具去调整就好了，收费也只是按照接入的广告来收费。

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